文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术（第 59 部分）：配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习（DDPG）"

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我们继续上一篇文章中有关配以 MA 和随机振荡器指标的 DDPG 话题，探讨实现 DDPG 时其他关键的强化学习类。尽管我们大多用 Python 编码，但最终产品是把训练好的网络导出为 ONNX 格式，我们会将它集成到由向导汇编的 MQL5 智能系统中作为资源。

与其问我们在监督学习中"下一步价格走向何方"？我们问这样一个问题：鉴于即将到来的价格变化，交易者应采取什么动作。因此，我们按照上述概括执行 2023 年的模拟训练，然后在 2024 年进行前向漫游测试，其中我们略微调整了入场条件。

与其依据价格下一步走向来建仓做多或做空，我们还要考虑需要采取什么实际动作来应对价格下一步走向。我们还要考虑的因素就是奖励能否有利可图。在第 57 篇文章中前向漫游的 7 个形态中，进有 3 个在运用强化学习时有意义。用我们的 10 个索引，从 0 到 9，这些形态分别是 1、2 和 5。它们的报告呈现如下：

对于形态-1：

作者：Stephen Njuki